Комментарии 26
Разве такая же статья не была уже на хабре?
Не могу найти, но помню, о матричных фильтрах была
Может быть вы имели ввиду статью: habrahabr.ru/post/43895/
Но эта статья немного другая, хотя и по близкой тематики.
Но эта статья немного другая, хотя и по близкой тематики.
Была похожая, но про те же нейронные сети целая гора статей на хабре и ничего =)
А вообще эта статья кажется очень даже годная
А вообще эта статья кажется очень даже годная
Подобной статьи я не нашёл, поэтому решил опубликовать. Я видел статью «Графические фильтры на основе матрицы скручивания», но она рассказывает только про фильтры на основе матрицы скручивания.
Звучит интересно, но ведь это самые основы. Такая статья хорошо смотрелась бы как начало цикла статей.
А я поставил минус.
Откуда такая терминология?
В классический трудах по обработке изображений введено понятие «свертка».
Это есть взвешенный перевод термина convolution with matrix.
Digital Image Processing, William K. Pratt
Publication Date: April 1991 | ISBN-10: 0471857661 | ISBN-13: 978-0471857662 | Edition: 2
Digital Image Processing 2Ed, Gonzalez and Woods
Prentice Hall | ISBN 0201180758 | 2002 Year
Откуда такая терминология?
В классический трудах по обработке изображений введено понятие «свертка».
Это есть взвешенный перевод термина convolution with matrix.
Digital Image Processing, William K. Pratt
Publication Date: April 1991 | ISBN-10: 0471857661 | ISBN-13: 978-0471857662 | Edition: 2
Digital Image Processing 2Ed, Gonzalez and Woods
Prentice Hall | ISBN 0201180758 | 2002 Year
Кстати, по теме. На этой неделе стартовал 10-недельный курс: Computer Vision: The Fundamentals
Мне понравилась ваша фраза: «Статья ориентирована, прежде всего, на программистов, занимающихся обработкой изображений.» Хоть бы код какой-нибудь привели.
а есть смысл? код же ну очень простой и безыдейный.
Если приводить код, статья раздулась бы раз в 10 (разве что если бы код был на Matlab/Octave, он занял бы мало места, но это уже не программирование). Одну только свертку можно выполнять «в лоб» (если матрицы небольшие), а можно через преобразование Фурье (что дает хороший выигрыш в производительности, но требует много ресурсов — на GPU так не посчитать).
Хотя, конечно, можно было бы псевдокод использовать…
Хотя, конечно, можно было бы псевдокод использовать…
Быстрое преобразование Фурье считается элементарно даже на втором Пентиуме. Для изучения основ на мой взгляд лучше всего подходит Processing. Вот код функции свертки.
color convolution(int x, int y, float[][] matrix,int matrixsize, PImage img)
{
float rtotal = 0.0;
float gtotal = 0.0;
float btotal = 0.0;
int offset = matrixsize / 2;
for (int i = 0; i < matrixsize; i++){
for (int j= 0; j < matrixsize; j++){
// What pixel are we testing
int xloc = x+i-offset;
int yloc = y+j-offset;
int loc = xloc + img.width*yloc;
// Make sure we haven't walked off our image, we could do better here
loc = constrain(loc,0,img.pixels.length-1);
// Calculate the convolution
rtotal += (red(img.pixels[loc]) * matrix[i][j]);
gtotal += (green(img.pixels[loc]) * matrix[i][j]);
btotal += (blue(img.pixels[loc]) * matrix[i][j]);
}
}
// Make sure RGB is within range
rtotal = constrain(rtotal,0,255);
gtotal = constrain(gtotal,0,255);
btotal = constrain(btotal,0,255);
// Return the resulting color
return color(rtotal,gtotal,btotal);
}
хм… Давно хотел реализовать SURF на плис, но ресурсов для свёртки маловато. что-то я и забыл про свёртку через Фурье
за Лену плюс, но статья все-таки для тех кто еще не занимается обработкой изображений, но интересуется.
Можете объяснить чем линейный фильтр отличается от нелинейного? Почему вы пишете «можно разделить на 2 фильтра» вместо «сепарабельный фильтр»? А знаете как апертура фильтра Гаусса связана с СКО(сигма)?
Про морфологические операции вообще куцо написали. Чем Ваша статья выделяется на фоне книги Гонсалеса?
Извините, но ИМХО статья не соответствует вступительным словам.
Про морфологические операции вообще куцо написали. Чем Ваша статья выделяется на фоне книги Гонсалеса?
Извините, но ИМХО статья не соответствует вступительным словам.
>У верхнего левого пикселя не существует «соседа» с права от него, следовательно, нам не на что умножать коэффициент матрицы.
Опечатка? 1. Может «справа»? 2. Нету ведь «соседей» слева и сверху…
Теперь боюсь, что вся статья некорректная.
Опечатка? 1. Может «справа»? 2. Нету ведь «соседей» слева и сверху…
Теперь боюсь, что вся статья некорректная.
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Матричные фильтры обработки изображений